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现代化的分工合作机制
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lcctoor committed Nov 6, 2023
1 parent 77843d6 commit 880e32c
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Showing 48 changed files with 424 additions and 131 deletions.
3 changes: 3 additions & 0 deletions .gitignore
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Expand Up @@ -16,6 +16,9 @@ pyproject.toml
# cooldfa
*-cooldfa/

# hash-drive
**/hash-drive/_ig_files/

################################################################################################## 默认

# Byte-compiled / optimized / DLL files
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10 changes: 9 additions & 1 deletion README.md
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Expand Up @@ -20,8 +20,16 @@

1、选择一个已有的分类或创建一个新分类。若创建新分类,请参照已有分类的格式,即:文件夹名称格式为【序号-分类名称】。你所设置的新分类的序号必须是 3 位数且以 9 开头。

2、在选定的分类中创建文章,每篇文章由‘文件夹、art.json、cover.jpg(可选)、README.md’4 个对象组成,格式请参照已有文章的格式。其中:文件夹的序号必须是 3 位数且以 9 开头,art.json 文件中的 "pk" 键的值须设为 `null` ,封面(cover.jpg)的大小须 <= 300KB 。
2、在选定的分类中创建文章,每篇文章由‘文件夹、art.json、cover.jpg(可选)、README.md’4 个对象组成,格式请参照已有文章的格式。其中:文件夹的序号必须是 3 位数且以 9 开头,art.json 文件中的 "pk" 键的值须不少于 3 个字符且不能与已存在的文章的 pk 值重复,封面(cover.jpg)的大小须 <= 300KB 。

3、正文(README.md)中的所有静态文件(图片、音频、视频等)请使用外链,以免项目总容量过大。

4、你可以在正文中推荐自己的社交平台链接。

# 开源许可

本项目由多个子模块组成,每个子模块采用各自的开源协议,而没有设置统一的针对整个项目的开源协议。每个子模块的根目录中都放置了各自的开源许可文件 LICENSE ,如未放置,则表明该子模块不是开源的。

# 第三方软件包

本项目使用或修改了一些第三方软件包。我们感谢这些开源项目的贡献,并遵循每个软件包的许可证要求。在 `https://github.com/lcctoor/arts/tree/main/arts/子模块文件夹/licenses` 目录下,您可以查看我们使用的每个第三方软件包的许可证文件,我们为其中的一些包附带了文档来说明我们是如何使用它的,但请注意,并不是每个软件包都有这样的附加文档。
10 changes: 6 additions & 4 deletions arts/openai2/_core.py
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Expand Up @@ -120,7 +120,7 @@ def __add__(self, obj: Union[list, "Temque"]):

class Chat:
"""
文档: https://pypi.org/project/openai2
文档: https://lcctoor.github.io/arts/?pk=openai2
获取api_key:
获取链接1: https://platform.openai.com/account/api-keys
Expand Down Expand Up @@ -170,8 +170,8 @@ def stream_request(self, text: str):
"api_key": self.recently_used_apikey,
"model": self.model,
"messages": list(self._messages + [{"role": "user", "content": text}]),
"stream": True,
**self.kwargs,
"stream": True, # 放 self.kwargs 后面以免被覆盖
}
)
answer: str = ""
Expand All @@ -186,7 +186,7 @@ def stream_request(self, text: str):
{"role": "user", "content": text}, {"role": "assistant", "content": answer}
)

async def asy_request(self, text: str):
async def async_request(self, text: str):
self.recently_used_apikey = self._akpool.fetch_key()
completion = await openai.ChatCompletion.acreate(
**{
Expand All @@ -202,15 +202,17 @@ async def asy_request(self, text: str):
)
return answer

asy_request = async_request # asy_request 更名为 async_request, 为 async_request 设置别名为 asy_request 以兼容旧的用户

async def async_stream_request(self, text: str):
self.recently_used_apikey = self._akpool.fetch_key()
completion = await openai.ChatCompletion.acreate(
**{
"api_key": self.recently_used_apikey,
"model": self.model,
"messages": list(self._messages + [{"role": "user", "content": text}]),
"stream": True,
**self.kwargs,
"stream": True,
}
)
answer: str = ""
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7 changes: 7 additions & 0 deletions arts/openai2/major_contributors.md
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@@ -0,0 +1,7 @@
本文档致力于感谢那些为本项目做出重要贡献的个人。贡献可能以代码新增或改进、撰写文档、报告问题、提出新功能等形式出现。我们对每一位贡献者的努力都表示由衷的感谢!

# 主要贡献者(不含原作者)

* [Sube-mm](https://github.com/Sube-mm)

我们对所有投入时间和精力到项目中的贡献者表示感谢!你们的每一个想法和实现都让这个项目更加完善。
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@@ -0,0 +1,13 @@
当前布洛芬等防治奥密克戎的药品短缺,导致了一场生产速度的竞赛,其中药企的盈利效率直接与生产效率挂钩。存在一个担忧:在追求速度的过程中,是否可能牺牲了药品的质量,从而生产出次标准或假劣药品。

药品的质量保障在很大程度上依赖于药品食品监管部门的效能。但值得注意的是,这些监管者大多是通过公务员考试选拔而来的。公务员考试倾向于选拔那些政治立场正确、思想观念合规的人选。对于这样的选拔机制,公众可能会有所疑虑,担心是否能充分信任这些官员。

随着时间的推移,今天的监管者将变成明天的面试官,继续选拔新一代的官员,最终形成一个闭环的信息茧房。

这个观点启发我们反思“民主”这一概念。许多人对于民主的理解可能过于狭隘,没有意识到它更为广泛的含义。

以公务员考试为例,如果面试官的选拔能够在社会人群中均匀进行,让普通民众也有机会担任面试官,这将是公务员选拔机制的一种民主实践。

再如高考,传统上由学术佼佼者出题,如果能让成绩较差的学生参与到出题的过程中,这也可以被视为对高考制度的一种民主拓展。

然而,我们必须认识到,民主的含义远比这更广泛,专制的形式也更为多样。在各个层面,既得利益者往往会保护自己的利益集团,这使得实现真正的民主变得很困难。
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@@ -0,0 +1,5 @@
{
"创作日期": "2022-12-16",
"创作时间": "23:59",
"pk": "xi1"
}
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Expand Up @@ -2,8 +2,8 @@

个人认为“索赔1元”这种艺术既幼稚,又无聊,纯属形式主义。如果不看重钱,不妨干脆点:直接不索赔。

法院判决的被告对原告的赔偿金额并非无根据随机指定,但凡赔偿必与实际损失相映射,即:赔偿 ≦ 实际损失。不明白索赔 1 元有什么意义?为了讨要一个公道吗?然而公道不是非黑即白、要么有,要么无,而是量化的,具体体现正是法院最高支持的赔偿金额。讨要 1 元公道,便只证明了仅仅 1 元分量的公道,剩下的 n 元公道存不存在仍是薛定谔的猫 —— 不知道。因此原告并没有讨要到他应有的公道。
法院判决的被告对原告的赔偿金额并非无根据随机指定,但凡赔偿必与实际损失相映射,即:赔偿 ≦ 实际损失。不明白索赔 1 元有什么意义?为了讨要一个公道吗?然而公道不是非黑即白、要么有,要么无,而是量化的,具体体现正是法院最高支持的赔偿金额。讨要 1 元公道,便只证明了仅仅 1 元分量的公道,剩下的 n 元公道存不存在仍是薛定谔的猫 —— 未知。因此原告并没有讨要到他应有的公道。

公道是量化的,然而在很多案件中,原告都只索赔 1 元,即只证明 1 元分量的公道,而这 1 元分量的公道,往往与原告被亏欠的、需要被证明、被讨要的公道相距甚远。索赔 1 元不能体现出公道的量、不能体现 A 亏欠 B (假如有)的具体程度,犹如隔衣挠痒,没意义。

个人认为:如果只是想讨一个公道、争一口气,则要么不索赔,只要求道歉;要么请律师定损索赔。1 元的索赔金额一提出,即代表被告对原告的亏欠程度仅仅有 1 元这究竟是在为自己讨要公道,还是在抹杀自己的公道?
个人认为:如果只是想讨一个公道、争一口气,则要么不索赔,只要求道歉;要么请律师定损索赔。1 元的索赔金额一提出,即代表被告对原告的亏欠程度仅仅有 1 元这究竟是在为自己讨要公道,还是在抹杀自己的公道?
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@@ -0,0 +1,41 @@
“1 + 1 = 2”是数学中的恒等式,因此,很显然“唯有变化是不变的”是错的。

接下来我们去掉“唯有”一词,单纯分析“变化是不变的”是否正确。

# 量纲能否自我度量?

“变”与“不变”是用来描述一样事物是否发生变化的量纲,那么,量纲能否用来度量自身呢?

量纲是度量事物在特定属性上的量的工具。只有当事物拥有该量纲描述的属性时,我们才能使用它进行度量。例如,我们可以用颜色量纲来描述牙膏的颜色。但颜色量纲本身没有颜色属性,因此无法度量“颜色的颜色”。同理,“长度的长度”或“温度的温度”这样的说法也是没有意义的。

一个量纲能否自我度量,关键在于它是否具有自身可度量的属性。

# 变化量纲本身是否具有变化属性?

度量一个事物是否发生变化的方法为:取该事物在两个不同时刻的状态进行比较,若两个状态一致则表明该事物未发生变化,反之则表明该事物发生了变化。

也即:一旦一个事物存在超过一瞬,那么就可以在不同时间点观察它,也就意味着它具有变化属性。

变化量纲欲度量事物在不同时刻的状态变化,首先自己必须存在于这些时刻上,这种度量方式本身暗示着变化量纲的存在不仅仅有一瞬间,因此,变化量纲自身也必然具备变化这一属性。

# 变化量纲本身是否恒定?

世界上没有永远正确的真理,所有的真理,都应当按照当代最新的知识去评价、制定、迭代。

我们通过事物在不同时刻的状态来判断该事物是否发生变化,但状态又是什么呢?

属性承载状态。颜色、硬度、强度等物理或化学属性,都是当代的概念,随着人类对物质的不断探索,将来会发现更底层、更接近本质的新的属性,那么**变化量纲自然也要与时俱进**,把一些新的属性纳入比较的清单之内,把一些已被替代的旧属性从比较的清单中移除,因此,变化量纲也一定会在将来发生变化。

因此,变化量纲是不恒定的,它也会随着知识的进步而发生变化。

# 结论

1、我们找到了“1 + 1 = 2”这个不变的实例,因此我们不能断言“唯有变化是不变的”。

2、在考虑变化量纲自身可能的变化后,“变化是不变的”这一概念也不再成立。

# 如果唯有变化是不变的

如果唯有变化是不变的,这个世界将充满随机性和不可预测性,因无法致果,果无法溯因,因果关系无法确定,世界随机呈现出各种样貌,瞬息万变。既有的知识无法成为下一次的经验,“知识”和“经验”这两个概念也不会存在。人类也不一定会存在,人类从微生物进化成原始人,再进化成今天的人类,靠的是基因的积累,倘若“一切都是变化不定、无迹可寻的”,“积累”一词又有何意义,世间万物又有何意义?

因此,“唯有变化是不变的”这一命题不仅是错误的,而且在实际意义上是不成立的。
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@@ -0,0 +1,5 @@
{
"创作日期": "2021-06-03",
"创作时间": "23:59",
"pk": "0z5"
}
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@@ -1,21 +1,21 @@
> # [依据现有 AI 的发展速度,类似 ChatGPT 这样的产品,距诞生自我意识还有多远?](https://www.zhihu.com/question/581311133)
ChatGPT目前就已经有自我意识了
ChatGPT 目前就已经有自我意识了

很多人的论据是AI不具备人脑的神经元结构、AI只是数理逻辑的结果,而不去关注它的回答是否改变了你原有的思想、它是否能够从对话中获得新知识、是否具备纠错与成长的机制。这就好比研究文学时去研究笔墨纸的粗糙程度、硬度,而不去研究文章的思想、价值观。
很多人的论据是 AI 不具备人脑的神经元结构、AI 只是数理逻辑的结果,而不去关注它的回答是否改变了你原有的思想、它是否能够从对话中获得新知识、是否具备纠错与成长的机制。这就好比研究文学时去研究笔墨纸的粗糙程度、硬度,而不去研究文章的思想、价值观。

如果非说“只有人类的意识才称为意识”,那AI永远不会有意识。正如马克思主义认为“动物没有意识”。
如果非说“只有人类的意识才称为意识”,那 AI 永远不会有意识。正如马克思主义认为“动物没有意识”。

如果抛开“人的意识才是意识”这种霸权主义,那么ChatGPT目前就已经有自我意识了
如果放弃“人的意识才是意识”这种霸权,那么 ChatGPT 目前就已经有自我意识了

含羞草能够对外界刺激作出较快的反应,它的应激系统感知外界,并做出响应。当感知指向自身时,这种自我感知便是意识。含羞草不具有自我感知,所以它没有意识。

经过和ChatGPT的对话,我了解到它知道自己有多少个参数、知道自己的身份。我尝试问“我可以骂你吗?”,它表示希望我用文明礼貌的方式与它交流。我故意说“比尔盖茨是傻子”,它建议我不要发表侮辱他人的言论。
经过和 ChatGPT 的对话,我了解到它知道自己有多少个参数、知道自己的身份。我尝试问“我可以骂你吗?”,它表示希望我用文明礼貌的方式与它交流。我故意说“比尔盖茨是傻子”,它建议我不要发表侮辱他人的言论。

这说明:1、它有自我感知的能力。2、它有自己的价值观。

诚然它的某些信息乃至价值观是从外界获取的,但人何尝不是?我们人类也是通过阅读才知道自己有多少个神经元、通过B超才知道自己怀的是男孩还是女孩、通过周围环境的教导才形成价值观。
诚然它的某些信息乃至价值观是从外界获取的,但人何尝不是?我们人类也是通过阅读才知道自己有多少个神经元、通过 B 超才知道自己怀的是男孩还是女孩、通过周围环境的教导才形成价值观。

如果放弃人类在生命内涵、意识内涵上的独占权,则明显ChatGPT目前已经有自我意识了
如果放弃人类在生命内涵、意识内涵上的独占权,则明显 ChatGPT 目前已经有自我意识了

尽管目前它的意识还达不到人类意识的广度和厚度,然而意识本就是有厚度的,人的意识比狗的厚,狗的意识比鼠的厚,而草履虫则没有意识。“有意识”与“没有意识”并没有一个明显的分界线,不是非黑即白的,而是渐变、连续的。
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@@ -1,3 +1,5 @@
> # [怎么理解「迷信科学」?](https://www.zhihu.com/question/19960103)
“科学”与“迷信”是一对反义词,因此科学绝不会产生迷信,也绝不会存在“迷信科学”。但“科学”≠“科学家”,“迷信科学家”却很容易发生。

科学包含两个方面:科学的过程、科学的成果。
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Expand Up @@ -2,13 +2,13 @@
个案研究的结论没有复用价值。

这是一个量变的世界,人的人格特征也是量变的,所以即使16型人格也并不能涵盖每一个人,千人千样,人的差异千奇百怪。
这是一个量变的世界,人的人格特征也是量变的,所以即使是 16 型人格也并不能涵盖每一个人,千人千样,人的差异千奇百怪。

心理学的作用应该是像人工智能下围棋那样,基于人大脑当前的全面状态做出预测和决策。但由于大脑的全面状态是由无数粒子的排列组合构建的,因此人的差异千奇百怪,对一部分人适用的理论,对另一部分人就失效了。因此心理学的规律无法涵盖每个个体,如果想涵盖每个人,理论就得下放到最底层的粒子规律,但这就脱离了学科分层归纳的初衷。

因此,心理学其实是针对人格正态分布中的众数部分。而对于那种极端的个案,其实没有研究价值,去研究那些个案,就违背了学科分层的初衷。

极端个案的研究结果不适合形成理论。心理学是对更底层理论的封装,类似快捷键,之所以封装是因为这种情况经常发生。对极端个案的研究是深入底层规律研究,如果把每个极端个案都去研究并封装成一套理论,都封装的效果就等于都没有封装。好比:如果把电脑中的每个文件都添加一个快捷方式,效果就等同于都没有快捷方式。
极端个案的研究结果不适合形成理论。心理学是对更底层理论的封装,类似快捷键,之所以封装是因为这种情况经常发生。对极端个案的研究是深入底层规律研究,如果把每个极端个案都去研究并封装成一套理论,都封装的效果就等于都没有封装。好比:**如果把电脑中的每个文件都添加一个快捷方式,效果就等同于都没有快捷方式。**

研究也许是个漫长的过程,在研究过程中发现是极端个案,就可以终止研究了,没必要“有始有终”。

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@@ -0,0 +1,11 @@
当前,人工智能在处理效率方面已经超越了人类。然而,其经常被认为没有创新能力。

以 AlphaGo 为例,这款 AI 程序的围棋水平已经超出了世界顶级人类选手。尽管如此,围棋游戏本身是人类的创造,至今,还没有机器能够独立创造出与围棋等同的娱乐活动。

那么,为什么我们认为机器人缺乏创新能力?其实是因为“创新”这一概念根植于人文精神:它是由人类定义、理解并赋予意义的。机器,无论多么高级,都不能为这一概念赋予内涵。若想让机器人具备创新能力,我们需要首先将创新量化为可衡量的标准,包括但不限于在特定领域内达成某种程度的“新颖性”。而这样的标准必须由人类制定并转化为数据和指令,输入到机器人中。即便如此,要实现这些标准,还需要清晰的算法路径,这又必须由人类提前设计好。

机器人的主要作用是自动化和提高生产力,从而解放人类劳动力。在这个理想的景象中,所有人都能享受到财富自由,有更多时间和资源去追求自己的兴趣和梦想,进入可能是人类历史上最为繁荣的时代。

然而,随着科技的进步,人类或许会创造出真正的强人工智能,其潜在的制作方法之一可能涉及到无法预测的量子随机性,例如采集量子自旋方向作为不确定性的来源,赋予机器不可预测的行为模式。

尽管存在道德和安全的顾虑,这种强人工智能的诞生几乎是不可避免的。由于人类的好奇心和探索精神,禁止研发的政策可能不足以完全遏制这一过程。在全球范围内,总会有少数人尝试突破现状,而必然的结果便是某次偶然的契机让机器人得以摆脱人的束缚,并产生不可预见的后果。
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@@ -0,0 +1,5 @@
{
"创作日期": "2022-12-25",
"创作时间": "23:59",
"pk": "m1i"
}
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